大学生的消费现状分析

大学生的消费现状分析

一、问题的提出

随着我国社会和经济的发展，人民群众的整体生活水平的提高，大学生的学习和生活条件也有了较大的改善。他们的消费观念及消费结构也随之发生了明显的改变，由于我国社会经济发展的不平衡性，大学生的消费水平也不一样。大学生消费行为是社会、学校和家长普遍关心的问题。培养大学生健康的消费意识，引导他们建立合理的消费结构和形成良好的消费习惯，对减轻家庭经济负担、加强学校教育管理以及大学生的人生观、价值观、世界观的形成，都有着重要的意义。为了能真实有效地分析大学生的消费现状，特意对本校大学生消费水平的影响因素进行简单分析。

二、理论综述

本文主要对大学生每人每月消费支出（应变量）进行多因素分析，并搜集相关数据，建立模型，对此进行数量分析。在得到大学生每人每月消费支出与各主要因素间的数量关系后，据模型方程中的各因素系数大小，分析各因素对其影响水平。

影响大学生每人每月消费支出的主要影响因素如下：

1、学习支出（学习资料，考证，上网等） 

2、消费收入（家庭供给，奖学金，助学金，自己打工等）

3、生活支出（伙食费，衣着用品，人情消费，娱乐消费等）

三、模型设定

   其中，Y—每人每月消费支出  X1——学习支出   X2 ——消费收入   X3——生活支出

四、数据搜集

1、数据说明

为了对计量经济学有一个更深的认识，我们特对我校大学生的消费水平做了简单调查，以便用计量经济学的知识分析其影响因素。

2、 数据的搜集情况

采用2010年安徽财经大学15名在校大学生每月消费支出的数据。单位：元

人数	每人每月消费 支出Y	学习支出（X1）	消费收入（X2）	生活支出（X3）
1	500	190	550	310
2	630	230	600	400
3	710	150	800	560
4	420	170	450	250
5	960	160	1000	800
6	580	280	500	300
7	870	220	1000	650
8	300	110	400	190
9	1050	150	1300	900
10	1260	160	1500	1100
11	1300	300	1500	1000
12	760	310	800	450
13	600	180	750	420
14	900	140	1000	760
15	1100	230	1350	880

  五、模型的估计与调整

   1.模型的参数估计及其经济意义、统计推断的检验

   利用EVIEWS软件，用OLS方法估计得

Dependent Variable: Y
Method: Least Squares
Date: 11/08/10   Time: 18:50
Sample: 1 15
Included observations: 15
Variable	Coefficient	Std. Error	t-Statistic	Prob.
C	2.267085	2.740744	0.827179	0.4257
X1	1.0028	0.013249	75.69492	0.0000
X2	-0.014095	0.011071	-1.273198	0.2292
X3	1.015356	0.014072	72.15533	0.0000
R-squared	0.999941	Mean dependent var		796.0000
Adjusted R-squared	0.999925	S.D. dependent var		300.6849
S.E. of regression	2.595570	Akaike info criterion		4.968668
Sum squared resid	74.10681	Schwarz criterion		5.157481
Log likelihood	-33.26501	F-statistic		62623.78
Durbin-Watson stat	0.4106	Prob(F-statistic)		0.000000

= 2.267085043 + 1.002863576X1- 0.01409509937X2 + 1.015356088X3

   (2.7407)      (0.0132)       (0.0111)          (0.0141)

t=(0.8272 )      (75.6949)      (-1.2732)         (72.1553)

R2=0.9999     =0.9999     F=62623.78     n=15

统计检验如下：

1）拟合优度：由上可知：R2=0.9999，修正的可决系数为 =0.9999，说明模型对样本的拟合很好。

2）查F分布表得=3.59,可以看出F=62623.7于=3.59,说明回归方程显著，即 “学习支出”、“消费收入”、“生活支出”等变量联合起来确实对“每人每月消费支出”有显著影响。

3）t检验：查自由度n-k-1=15-3-1=11的t分布表，得临界值=2.201，可以看出大于的值，而小于，这表明X1、X3 对Y有显著性影响，而X2 不显著。故我们对上述模型进行计量经济学的检验，并进行修正，看是否能使模型方程得到改进。

 

 2.计量经济学检验  

（1）多重共线性检验

用EVIEWS软件，得相关系数矩阵表：

	X1	X2	X3
X1	1.000000	0.123133	0.024588
X2	0.123133	1.000000	0.981034
X3	0.024588	0.981034	1.000000

由上表可以看出，解释变量X1与X2 、X1与X3、相关系数较小，X2与X3 的相关系数都较大，可见存在多重共线性。

下面我们用逐步回归法进行修正：

Dependent Variable: Y
Method: Least Squares
Date: 12/22/10   Time: 17:40
Sample: 1 15
Included observations: 15
Variable	Coefficient	Std. Error	t-Statistic	Prob.
C	1.855602	2.791160	0.6814	0.5187
X1	0.994245	0.011680	85.12609	0.0000
X3	0.997694	0.002423	411.7611	0.0000
R-squared	0.999933	Mean dependent var		796.0000
Adjusted R-squared	0.999922	S.D. dependent var		300.6849
S.E. of regression	2.661886	Akaike info criterion		4.972804
Sum squared resid	85.02767	Schwarz criterion		5.114414
Log likelihood	-34.29603	F-statistic		312.68
Durbin-Watson stat	1.135934	Prob(F-statistic)		0.000000

原方程：

= 2.267085043 + 1.002863576X1- 0.01409509937X2 + 1.015356088X3

   (2.7407)      (0.0132)       (0.0111)          (0.0141)

t=(0.8272 )      (75.6949)      (-1.2732)         (72.1553)

R2=0.9999     =0.9999     F=62623.78     n=15

修正后的方程:

= 1.855602386 + 0.9942445531X1 + 0.9976942247X3

     (2.7912)       (0.0117)           (0.0024)

t = 0.68          85.1261           411.7611

=0.999933     =0.999922     F=312.68    n=15

此时，所有参数的t值都已经比较显著，且F值也有了一定的增加，故不再删除变量，选择此模型为修正后的模型。

    可见，由模型得出，大学生每人每月的消费支出随学习支出的增加而增加，随生活支出的增加而增加的结论。这与经济意义相符。

（2）异方差检验（White检验）

White Heteroskedasticity Test:
F-statistic	0.6274	Probability		0.682978
Obs*R-squared	3.884193	Probability		0.566207
Test Equation:
Dependent Variable: RESID^2
Method: Least Squares
Date: 12/23/10   Time: 15:44
Sample: 1 15
Included observations: 15
Variable	Coefficient	Std. Error	t-Statistic	Prob.
C	-61.01632	71.58413	-0.852372	0.4161
X1	0.661930	0.729308	0.907615	0.3877
X1^2	-0.001818	0.001714	-1.060732	0.31
X1*X3	0.000291	0.000309	0.941871	0.3709
X3	-0.032377	0.111792	-0.2616	0.7787
X3^2	-4.79E-06	8.46E-05	-0.056632	0.9561
R-squared	0.2546	Mean dependent var		5.668512
Adjusted R-squared	-0.152750	S.D. dependent var		18.47437
S.E. of regression	19.83524	Akaike info criterion		9.101971
Sum squared resid	3540.929	Schwarz criterion		9.385191
Log likelihood	-62.278	F-statistic		0.6274
Durbin-Watson stat	1.375996	Prob(F-statistic)		0.682978

 

由上图知，nR2=3.884193，其伴随概率p=0.5662>0.05,即修正后的模型不存在异方差

（3）自相关检验

a、DW检验法

Dependent Variable: Y
Method: Least Squares
Date: 12/22/10   Time: 17:40
Sample: 1 15
Included observations: 15
Variable	Coefficient	Std. Error	t-Statistic	Prob.
C	1.855602	2.791160	0.6814	0.5187
X1	0.994245	0.011680	85.12609	0.0000
X3	0.997694	0.002423	411.7611	0.0000
R-squared	0.999933	Mean dependent var		796.0000
Adjusted R-squared	0.999922	S.D. dependent var		300.6849
S.E. of regression	2.661886	Akaike info criterion		4.972804
Sum squared resid	85.02767	Schwarz criterion		5.114414
Log likelihood	-34.29603	F-statistic		312.68
Durbin-Watson stat	1.135934	Prob(F-statistic)		0.000000

由EVIEWS软件，用OLS方法得DW=1.135934，查德宾-沃森统计量表得=0.946,

=1.543,所以DW,所以无一阶自相关性。

b、BG检验

Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test:
F-statistic	1.057266	Probability		0.383236
Obs*R-squared	2.618177	Probability		0.270066
Test Equation:
Dependent Variable: RESID
Method: Least Squares
Date: 12/22/10   Time: 20:25
Variable	Coefficient	Std. Error	t-Statistic	Prob.
C	1.768071	3.162080	0.559148	0.5884
X1	-0.005666	0.013367	-0.423854	0.6806
X3	-0.001346	0.002596	-0.518683	0.6153
RESID(-1)	-0.315991	0.324315	-0.974334	0.3529
RESID(-2)	-0.463813	0.362870	-1.278180	0.2301
R-squared	0.174545	Mean dependent var		-4.20E-14
Adjusted R-squared	-0.155637	S.D. dependent var		2.4428
S.E. of regression	2.9274	Akaike info criterion		5.047650
Sum squared resid	70.18651	Schwarz criterion		5.283666
Log likelihood	-32.85737	F-statistic		0.528633
Durbin-Watson stat	1.942053	Prob(F-statistic)		0.717696

其中nR2=2.618177，临界概率p=0.270066>0.05,所以模型不存在自相关性，又因为-0.974334和-1.278180均小于t0.025(15-2-1)=2.179,表明该模型不存在一阶和二阶自相关性。

六、模型的分析

进行了一系列检验和修正后的最终结果如下：

=1.855602+0.994245 X1 +0.997694 X3

(0.6814)  (85.12609)    (411.7611)

=0.999933  =0.999922  F=312.68  n=15

从模型中可看出：

修正可决系数开始上升，所有参数的t值都已经比较显著，且F值也有了一定的增加，故不再删除变量，选择此模型为修正后的模型。

   可见，由模型得出，大学生每人每月的消费支出随学习支出的增加而增加，随生活支出的增加而增加的结论。这与经济意义相符。

由上述分析可知，我们的原模型并不成功，进行修正后的模型较成功。

七、总结

中低消费仍是大学生消费的主流，月消费额集中在300 元～800 元之间，从调查中发现，树立正确的消费观、进一步规范自己的消费行为，是当代大学生必须直面的人生课题。需要特别指出的是，完全依靠家庭供给学生的消费支出中，娱乐、旅游、烟酒等享用品，上网、通讯等高消费支出均占较大比例。那些完全不能从家庭获取支出来源的学生消费水平普遍较低，而在学习上基本名列前茅，获得奖学金的占多数。